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检索条件"主题词=三维时空预测"
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基于深度学习的全三维气固两相流时空耦合智能预测
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《工程热物理学报》2024年 第2期45卷 446-452页
作者：谢心喻 王晓放 郝祎琛 赵普 谢蓉 刘海涛大连理工大学能源与动力学院大连116024 
气固流化床在化工、冶金及制药等领域得到了广泛的研究与应用。对流化床内气固两相流的动力学行为进行深入研究有利于流化床设备的设计和性能优化。本文利用深度学习技术构建了数据驱动的全三维深度时空序列模型,对流化床内气固两相流...
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